每个人都在谈论“AI 搜索”（AI SEO、GEO、AEO 或无论你怎么称呼它）——并且每个人都确信他们是对的。
有人说 SEO 已死。也有人说 SEO 其实什么都没变（“只是 SEO 而已”）。
真相是什么？
搜索正在快速发展，但 SEO 基础仍然很重要。
正在发生变化的是人们发现信息的地方以及机器如何决定信任什么。
这里有几个值得摒弃的谬论。
误区一：“GEO只是换了个名字的搜索引擎优化（SEO）。”
事实：两者的基本原理有重叠之处，但目标已经改变。
SEO 的目标是提升网页排名。而人工智能搜索的目标是在答案中被引用、被信任或被选中。
你并非要争夺排名第一的位置，而是要确保在人工智能进行总结、推荐或决策时，你的内容能够正确呈现。
这意味着要减少对“排名信号”的关注，而更多地关注相关性、事实准确性、清晰度和可信度/可靠性。
重要的不是你的排名有多高，而是你的信息是否足够可靠，值得被看到。
误区二：“随着模型变得越来越智能，它们会自行解决问题。”
事实：即使是人工智能也需要帮助来区分事实和虚假信息。
大型语言模型并非无所不知，它们只是模式匹配器。
大型语言模型根据它们所观察到的内容来预测可能的答案，而不是根据事实本身。
如果您的品牌信息在网络上不够清晰、及时更新且前后一致，人工智能很容易将您与其他品牌混淆，或者重复使用过时或不准确的数据。
随着人工智能搜索成为默认界面，清晰度和事实准确性比巧妙的措辞或冗长的故事叙述更为重要。
您的任务不是欺骗算法，而是让您的品牌信息清晰无误。
误区三：“即时追踪和人工智能可见性工具毫无用处。”
事实：尚处于早期阶段？当然。毫无用处？并非如此。
我们正处于人工智能分析的拨号上网时代。
数据嘈杂，样本量小，但这标志着我们开始了解人工智能系统如何识别您的品牌。
就像21世纪初的关键词工具一样，如今的“人工智能可见性”仪表盘也只是粗略的原型。
目前的目标并非精准定位，而是模式识别。
误区四：“站外提及不再重要。”事实：它们比以往任何时候都更加重要。
人工智能系统会从值得信赖的生态系统中获取信息——评论平台、数据中心、行业目录、公共数据库和社交社区。
确保你的事实、描述和评分在所有平台上保持一致，有助于人工智能识别、验证和引用你的品牌。
重要的不是品牌术语，而是你的信息在网络上的一致性和可靠性。
你的公开信息越清晰、越一致，人工智能系统就越能自信地将你纳入其答案中。
误区五：“搜索引擎不会消失。”
事实：搜索引擎可能会继续存在，但其界面正在快速变化。
我们正在从搜索的蓝色链接演变为：
答案（信息）。
摘要（精简的解释）。
操作（人工智能实际为用户执行的操作）。
这不会终结搜索引擎优化（SEO）——但它确实彻底改变了以往的策略。
在以聊天为主导的世界里，问题不再是“我的排名是多少？”，而是“人工智能平台会引用我的内容吗？而且引用得准确吗？”
误区六：“所有人工智能搜索策略都是垃圾信息。”
事实：垃圾信息无处不在。但这并非重点。
真正的重点在于，人工智能搜索会奖励清晰、一致和可信的内容。
Reddit 上的垃圾帖子和自动生成的“X 最适合 Y”之类的列表文章或许能让模型蒙蔽一周，但人工智能平台——就像搜索引擎一样——会越来越智能地识别信任信号。
专注于准确的事实、最新的数据以及清晰、结构良好的内容。
这些才是人工智能可以安全地提取和引用的资源。
误区七：“SEO 和人工智能搜索是互斥的。”
事实：它们紧密相连。
支撑 SEO 的可抓取性、权威性和连贯的内容同样也能为人工智能检索提供信息。
如今的不同之处在于，优化不再局限于搜索引擎，而是扩展到了人们寻求信息的AI平台。
扎实的SEO能让你被发现。而AI搜索优化则确保你的信息被正确理解和引用。
AI搜索并非SEO的终结，而是它的新纪元。
你仍然需要可抓取的内容、可信的来源以及以人为本的写作。但现在，你还需要清晰的表达、事实的一致性以及在机器最信任的来源中的可见性。
在未来的格局中，赢家会将信息视为基础设施——一种AI系统可以读取、引用和信任的内容。
因为当“搜索”成为一种对话时，那些被引用的品牌，正是那些听起来像是权威来源的品牌。
